2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著高速列車的快速發(fā)展,高鐵運(yùn)營的安全性和可靠性成為研究熱點(diǎn)。將高速綜合檢測列車的車載檢測數(shù)據(jù)通過車地通信系統(tǒng)實(shí)時(shí)傳輸至地面控制中心,是實(shí)現(xiàn)運(yùn)行管理和輔助決策的重要途徑之一。檢測數(shù)據(jù)涉及多個(gè)學(xué)科內(nèi)容,數(shù)據(jù)量巨大,由于列車高速運(yùn)行中的多譜勒頻移及小區(qū)切換等環(huán)境影響,導(dǎo)致車地?zé)o線信道帶寬受到較大限制,難以將大量車載檢測數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛婀芾碇行?,這已成為高速鐵路運(yùn)行維護(hù)的關(guān)鍵問題之一。本論文結(jié)合列車檢測業(yè)務(wù)的特點(diǎn),通過在車地?zé)o線通信系統(tǒng)中增加車

2、載數(shù)據(jù)特征提取預(yù)處理模塊,對同一時(shí)間段內(nèi)用相同參數(shù)采集的的數(shù)據(jù)進(jìn)行去冗余操作,降低車地通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量,以適應(yīng)車地?zé)o線通信的帶寬。
   針對車載檢測數(shù)據(jù)中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行去冗余處理,采用綜合知網(wǎng)和最長公共子序列的算法,提取文本的語義和語序特征,并計(jì)算文本之間的相似度,將相似度高于設(shè)定閾值的文本去除。針對車載檢測數(shù)據(jù)中的圖像格式的數(shù)據(jù),首先采用離散余弦變換提取圖像的顏色特征,再綜合圖像的顏色和形狀特征,用模擬退火算法求解出最優(yōu)的特

3、征權(quán)值和相似度閾值并進(jìn)行去冗余。針對波形數(shù)據(jù),采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法來提取波峰波谷特征及形態(tài)梯度特征。仿真結(jié)果表明,相比于TFIDF和LCS等傳統(tǒng)的特征提取算法,本文的去冗余指標(biāo)F值能提高20%-30%。相比于顏色直方圖算法,能在控制運(yùn)算時(shí)間的基礎(chǔ)上,F(xiàn)值提高了11%。與傳統(tǒng)的Hu形狀不變矩算法相比,運(yùn)算時(shí)間減少了80%,F(xiàn)值提高了37%。相比于單個(gè)特征提取算法,綜合特征算法的F值能提高3%-9%。經(jīng)去除冗余的文本和圖像等檢測數(shù)據(jù),能在不

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